工业 cuVSLAM 基准与集成
机器人学
2026-03-18 v1
摘要
本工作提出了针对实际物流环境中移动机器人导航的视觉里程计（VO）和视觉 SLAM（VSLAM）系统的全面基准评估。我们对比了多种视觉里程计方法，涵盖纯平移、纯旋转及混合运动模式的受控轨迹，以及约1.7公里的大型生产设施数据集。采用 Vicon 动作捕捉系统及基于激光雷达的 SLAM 参考基准，评估指标为绝对姿态误差（APE）。我们的结果表明，cuVSLAM 前端结合自定义 SLAM 后端的混合堆栈在映射精度方面表现最佳，推动了 cuVSLAM 作为核心 VO 组件在机器人技术栈中深度集成。我们进一步在 NVIDIA Jetson 平台上部署并测试了基于 cuVSLAM 的 VO 堆栈。
引用
@article{arxiv.2603.16240,
title = {Industrial cuVSLAM Benchmark & Integration},
author = {Charbel Abi Hana and Kameel Amareen and Mohamad Mostafa and Dmitry Slepichev and Hesam Rabeti and Zheng Wang and Mihir Acharya and Anthony Rizk},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.16240},
year = {2026}
}